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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤소영 (부경대학교) 윤성대 (부경대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제15권 제4호
발행연도
2011.4
수록면
877 - 885 (9page)

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협업 필터링은 추천시스템들 중에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 그러나 협업 필터링은 추천의 정확성을 떨어뜨리는 희소성과 확장성의 문제를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 협업필터링의 희소성과 확장성의 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터 셋에서 추천의 정확성을 높이기 위해 평가값이 4이상인 데이터들만을 사용하여 아이템을 선호하는 사용자 정보를 분석한다. 아이템의 장르 정보와 분석한 사용자 정보를 유사도 계산 시 가중치로 사용하고 임계값 이상의 유사도를 가진 데이터들만으로 예측값을 계산하여 평가되지 않은 데이터의 평가값으로 사용한다. 제안한 기법은 아이템에 대한 특성을 분석하여 예측값을 계산함으로써 희소성을 줄임과 동시에 정확성을 더 높일 수 있고 새로운 아이템과 사용자가 등록되었을 때 분석된 정보를 바탕으로 빠른 분류가 가능하다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 장르 기반 기법보다 추천의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다.
#협업 필터링 #추천 기법 #희소성 #확장성 #유사도 #가중치 #Collaborative Filtering #Recommendation Technique #Sparsity #Scalability #Similarity #Weight

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 사용자 정보 가중치를 이용한 추천 기법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - T. HengSong / 2009 / A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based On Item Classification / Pacific-Asia Conference on Circuits, Communications and System : 694 ~ 697 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Manow Papagelisa / 2004 / Qualotative analysis of user-based and item-based prediction algorithms for recommendation agents / ACM Transactions on Information Systems 22 (1) : 116 ~ 142 google schola 3. [학술대회논문] - B. Sarwar / 2000 / Analysis of Recommendation Algorithms for E-Commerce / In Processing of the 2nd ACMConference on Electronic Commerce : 158 ~ 167 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - D. Goldberg / 1992 / Using collaborative filtering to weave an information tapestry / In Communications of the ACM 35 (12) : 61 ~ 70 google schola 5. [학술대회논문] - P. Resnick / 1994 / Grouplens: an open archi- tecture for collaborative filtering of netnews / Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work : 175 ~ 186 google schola

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